2020年在新冠疫情的影响下，国内线上消费渗透率稳步提升，线上消费的持续提升带动了电商、快递等行业快速扩张，伴随着电商和快递的井喷式发展，消费者对大件物流需求也不断升级，快运市场需求快速增长。 随着消费者的需求不断升级将促使快递、快运产业发生变革，这对应用于大型转运中心的自动分拣系统的运行效率、准确率、稳定性、柔性分拣等能力提出了更高的要求，快递快运行业自动分拣设备系统市场前景广阔。
一种抗侧信道攻击椭圆曲线标量乘算法的设计与实现
一是看似简单的数学公式可以生成十分复杂的图像图形，二是看似十分复杂的图像图形可以由简单的数学公式实现。
混凝土温度参数对于混凝土温控防裂具有重要意义,采用差分算法,对混凝土温度场进行仿真计算,依据实测温度数据,对仿真计算进行误差分析,并建立基于实测数据的反演模型,针对反演模型的具体特性,构建了GA算法,通过反演模型的求解计算,可以确定更符合实际情况的混凝土温度参数,从而为混凝土温度参数的合理确定以及后续温控计算提供参考。
在“新基建”背景下，5G 作为一项通用型技术，将推 动世界数字经济迈入新阶段。中国移动经过一年多的 5G 网络建设，5G 商用网络已基本覆盖全国地市及以上 城市。 5G 与垂直行业的融合创新，进一步推动物联网、大数据、 人工智能、云计算等信息技术手段与行业服务相结合， 5G+ 智能电网、5G+ 工业互联网、5G+ 智慧交通、5G+ 智慧医疗、5G+ 智慧城市等行业应用百花齐放，为相关 产业带来巨大的发展机遇。5G+ 垂直行业应用也逐步从 单一场景向系统化复杂场景发展。行业用户需求的差异 性和应用场景的复杂性带来了大量确定性时延、高安全 性的 1Gbps 及以下带宽业务的承载需求。 此外，政府、金融、企业也逐步加入到行业数字化转型 的浪潮中，绝大多数政企专线带宽集中在 1Gbps 以下， 迫切需要运营商打造灵活带宽、多样隔离、高安全、高 可靠的具备核心竞争力的新一代专线产品，为政企客户 提供个性化专线服务，满足不同客户不同业务的需求。 SPN（Slicing Packet Network，切片分组网）是中国移 动面向 5G 承载提出的创新技术体系，以切片以太网内核 为基础的新一代融合承载网络架构，具备低时延、大带宽、 超高精度同步、灵活管控等技术优势，同时 SPN 兼容以 太网生态链，具有低成本、易部署等特性。SPN 5Gbps 颗粒硬隔离切片技术很好地满足了 5G 商用初期的需求， 目前已实现几十万端商用部署，为 5G 承载和应用打下了 坚实基础。 5G+ 垂直行业更多复杂应用场景的出现和高价值专线业 务的涌现，带来了大量小带宽、软硬隔离结合、确定性 低时延、高安全和高可靠的承载需求，推动 SPN 技术突 破 5Gbps 颗粒度的硬切片单位，向 Mbps 级别硬隔离切 片平滑演进，以满足 5G+ 垂直行业应用及政企专线的发 展需求。SPN 小颗粒技术是 SPN 发展的必然选择。 SPN 小颗粒技术（FGU，Fine Granularity Unit）继承了 SPN 高效以太网内核，将细粒度切片技术融入 SPN 整体 架构，提供了低成本、精细化、硬隔离的小颗粒承载管道。 FGU 将硬切片的颗粒度从 5Gbps 细化为 10Mbps，以满 足 5G+ 垂直行业应用和专线业务等场景下小带宽、高隔 离性、高安全性等差异化业务承载需求。SPN 承载网络 的小颗粒切片能力将成为助力 5G+ 垂直行业及政企专线 应用部署的关键力量。 本白皮书重点分析了 5G+ 垂直行业及政企专线等典型应 用场景对高隔离、高安全性的小颗粒业务需求，深入剖 析了 FGU 技术架构和技术方案，展现了 FGU 端到端灵 活带宽、确定性低时延、带宽无损调整及高可靠高安全 等技术特点。
作为智能对话系统，ChatGPT最近两天爆火，都火出技术圈了，网上到处都在转ChatGPT相关的内容和测试例子，效果确实很震撼。我记得上一次能引起如此轰动的AI技术，NLP领域是GPT 3发布，那都是两年半前的事了，当时人工智能如日中天如火如荼的红火日子，今天看来恍如隔世；多模态领域则是以DaLL E2、Stable Diffusion为代表的Diffusion Model，这是最近大半年火起来的AIGC模型；而今天，AI的星火传递到了ChatGPT手上，它毫无疑问也属于AIGC范畴。所以说，在AI泡沫破裂后处于低谷期的今天，AIGC确实是给AI续命的良药，当然我们更期待估计很快会发布的GPT 4，愿OpenAI能继续撑起局面，给行业带来一丝暖意。
图神经？网络 （GNN）.GNN: 以图数据为输？入的神经？网络模型 可应？用于不不同类型的预测任务 ？ 图级别 （graph-level prediction） ？ 节点级别 （node-level prediction） ？ 边级别 （link prediction）
从技术应用视角:通过以移动技术为代表的物联网、云计算等新一代信息技术应用实现全面感知、泛在互联、普适计算与融合应用。从社会发展视角:通过维基、社交网络、Fab Lab.Living Lab、综合集成法等工具和方法的应用,实现用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的知识社会环境下的可持续创新；实现城市智慧式管理与运行,为城市中的人创造美好生活,城市和谐,可持续发展。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务，核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件，并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
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